如何实现DataFrame列转多行且指定行保持不变的格式转换

实现方案 #

你需要的是宽表转长表的操作，使用Pandas的melt方法即可实现，操作逻辑如下：

• 首先确认固定保留列：即需要保持不变的列，在方法的id_vars参数中指定这些列即可
• 其次确认需要转成行的列：在方法的value_vars参数中指定对应列，若省略该参数，默认会将所有未加入id_vars的列全部做行转换
• 转换后会生成两个自定义名称的新列：存储原列名的列通过var_name指定名称，存储原列值的列通过value_name指定名称

示例代码 #

import pandas as pd

# 替换为你自己的DataFrame读取逻辑，此处为模拟原始数据
df = pd.DataFrame({
    "部门": ["技术部", "市场部"],
    "人员ID": ["A001", "B001"],
    "姓名": ["张三", "李四"],
    "1月绩效": [95, 88],
    "2月绩效": [92, 90],
    "3月绩效": [89, 94]
})

# 执行转换
converted_df = df.melt(
    id_vars=["部门", "人员ID", "姓名"], # 保留不变的列
    var_name="统计月份", # 原列名转为新列的字段名
    value_name="绩效分数" # 原列值转为新列的字段名
)

print(converted_df)

转换效果说明 #

原始宽表结构：

转换后长表结构：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Shax Studio